Índice

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  1. Prólogo
  2. Introducción a Test Data Management
  3. Test Data Manager
  4. Proyectos
  5. Políticas
  6. Obtención de datos
  7. Crear de un subconjunto de datos
  8. Realizar una operación de enmascaramiento de datos
  9. Parámetros y técnicas de enmascaramiento de datos
  10. Generación de datos
  11. Parámetros y técnicas de generación de datos
  12. Trabajo con Test Data Warehouse
  13. Análisis de datos de prueba con cobertura de datos
  14. Planes y flujos de trabajo
  15. Supervisor
  16. Informes
  17. ilmcmd
  18. tdwcmd
  19. tdwquery
  20. Apéndice A: Referencia de tipos de datos
  21. Apéndice B: Referencia de tipos de datos para Test Data Warehouse
  22. Apéndice C: Referencia de tipos de datos para Hadoop
  23. Apéndice D: Glosario

Guía del usuario

Guía del usuario

Resumen de análisis de cobertura de datos

Resumen de análisis de cobertura de datos

Es posible analizar los datos de un
conjunto de datos
para comprobar si dispone de una cantidad mínima de datos para casos de prueba específicos.
Cree una tarea de cobertura de datos para realizar análisis de pares de datos y para crear una representación visual de la cobertura de datos en un
conjunto de datos
. Se puede evaluar la calidad de los datos de prueba mediante el análisis de combinaciones de valores en dos columnas cualquiera. Se pueden cambiar las combinaciones para garantizar que se cubren todas las combinaciones válidas de valores. Se puede mejorar la calidad de los datos y mover los datos a través de categorías para satisfacer el umbral mínimo de datos que sea necesario.
Por ejemplo, si se necesita probar una aplicación de banca que ofrece tarjetas de crédito a los clientes. Cree un
conjunto de datos
con tablas que contengan datos relacionados con los tipos de tarjeta de crédito y los criterios para cada uno de ellos. Los datos podrían incluir la ubicación y el saldo mínimo necesario para cada tipo de tarjeta. El
conjunto de datos
también contiene tablas con la información de los clientes. Para comprender si dispone de suficientes datos para los diferentes casos de prueba, es necesario analizar la cantidad de datos disponibles en las diferentes categorías. Por ejemplo, necesitará saber si tiene suficientes datos para cada tipo de tarjeta en cada ubicación.
Cuando analice los datos, también verá si hay más datos de los necesarios para algunas ubicaciones. Posteriormente puede actualizar los registros de datos en todas las columnas o intervalos de datos para garantizar que haya suficiente densidad de datos para los casos de prueba.